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== Définition ==
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[[Algorithme des k plus proches voisins]] dont l'étiquette à prédire (cible) n'est pas une valeur simple, mais une valeur structurée.
[[Algorithme des k plus proches voisins]] dont l'étiquette à prédire (cible) n'est pas une valeur simple, mais une valeur structurée.
== Compléments ==
Par exemple, en traitement automatique de la langue, pour une phrase, l'étiquette cible pourrait être une structure syntaxique.


== Français ==
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'''  Algorithme des k plus proches voisins structurés '''
'''  Algorithme des k plus proches voisins structurés '''
== Compléments ==
Par exemple, en traitement automatique de la langue, pour une phrase, l'étiquette cible pourrait être une structure syntaxique.


== Anglais ==
== Anglais ==
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''' Structured kNN'''
''' Structured kNN'''


<!--Structured k-Nearest Neighbours [1] [2] [3] is a machine learning algorithm that generalizes the k-Nearest Neighbors (kNN) classifier. Whereas the kNN classifier supports binary classification, multiclass classification and regression,[4] the Structured kNN (SkNN) allows training of a classifier for general structured output labels.
<!--Structured k-Nearest Neighbours [1] [2] [3] is a machine learning algorithm that generalizes the k-Nearest Neighbors (kNN) classifier. Whereas the kNN classifier supports binary classification, multiclass classification and regression,[4] the Structured kNN (SkNN) allows training of a classifier for general structured output labels.
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As an example, a sample instance might be a natural language sentence, and the output label is an annotated parse tree. Training a classifier consists of showing pairs of correct sample and output label pairs. After training, the structured kNN model allows one to predict for new sample instances the corresponding output label; that is, given a natural language sentence, the classifier can produce the most likely parse tree. -->
As an example, a sample instance might be a natural language sentence, and the output label is an annotated parse tree. Training a classifier consists of showing pairs of correct sample and output label pairs. After training, the structured kNN model allows one to predict for new sample instances the corresponding output label; that is, given a natural language sentence, the classifier can produce the most likely parse tree. -->


 
==Sources==
 
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_kNN  Source :  Source : Wikipedia  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_kNN  Source :  Source : Wikipedia  ]
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]


[[Catégorie:Publication]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎]]

Dernière version du 29 janvier 2024 à 12:09

Définition

Algorithme des k plus proches voisins dont l'étiquette à prédire (cible) n'est pas une valeur simple, mais une valeur structurée.

Compléments

Par exemple, en traitement automatique de la langue, pour une phrase, l'étiquette cible pourrait être une structure syntaxique.

Français

Algorithme des k plus proches voisins à cible structurée

Algorithme des k plus proches voisins structurés

Anglais

Structured kNN algorithm

Structured kNN


Sources

Source : Source : Wikipedia

Source : Wikipedia Machine learning algorithms



Contributeurs: Patrick Drouin, wiki